利用直方图原理实现图像内容相似度比较、均值哈希实现图像内容相似度比较、汉明距离算法实现图像内容相似度比较直方图原理实现图像内容相似度比较算法：import javax.imageio.*;
import java.awt.image.*;
import java.awt.*;
import java.io.*;
public class PhotoDigest {
public sta
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2023-07-18 10:45:04
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向量空间模型VSM：VSM的介绍：一个文档可以由文档中的一系列关键词组成，而VSM则是用这些关键词的向量组成一篇文档，其中的每个分量代表词项在文档中的相对重要性。VSM的例子：比如说，一个文档有分词和去停用词之后，有N个关键词（或许去重后就有M个关键词），文档关键词相应的表示为（d1,d2,d3,...,dn），而每个关键词都有一个对应的权重（w1,w1,...,wn）。对于一篇文档来说，或许所含
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2024-06-22 18:28:43
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# 实现主题相似度的 Python 代码指南
在现代的信息检索和文本挖掘领域，主题相似度是一个重要的概念。我们可以通过计算不同文本之间的相似度，来判断它们的主题是否相近。这篇文章将指导你如何利用 Python 实现主题相似度的计算，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
我们将通过以下几个步骤来实现主题相似度：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-16 04:06:25
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写作背景标签在互联网行业有大量的应用，给博客打标签，给商品打标签，给新闻打标签。通常每篇文章会打上多个标签，好的标签系统给后期的数据分析可以带来巨大的利处。最近想做一个基于内容的新闻简单推荐系统，其中的一个推荐权重就是两篇新闻标签的相似度，由于没什么数据挖掘和机器学习经验，自己一直在摸索，感觉自己还没有入门，先记录下来，慢慢学习。应用案例比较现在有两篇文章 文章1：广州车展实拍东风悦达起亚K2两厢
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2024-07-03 12:47:17
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之前遇到一个需求需要做数据筛选上报以便控制峰值，我们想从集合中选取出变化最大的记录上传，集合的个数、集合类型、或者集合类元素的类型都不确定，于是在网上寻找相关的功能代码，奈何没找到，于是自己写了一个定义相似度计算基本规则如果比较的对象实现了接口相似度方法的情况下直接调用方法计算相似度，接口如下：
public interface Similarity<T> {
double c
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2023-07-17 21:46:13
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package com.cxqy.activity.dto.nyactivity;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
/**
* @Author yjl
* @Date 2022/1/10 15:39
* @Version 1.0
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2023-06-29 09:55:51
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一：有偏好值的相似性度量 1.基于皮尔逊相关系数的相似度 皮尔逊相关系数是一个介于-1和1之间的数，它度量两个一一对应的数列之间的线性相关程度。也就是说，它表示两个数列中对应数字一起增大或一起减小的可能性。它度量数字一起按比例改变的倾向性，也就是说两个数列中的数字存在一个大致的线性关系。当该倾向性强时，相关值趋于1。当相关性很弱时，相关值趋于0。在负相关的情况下(一个序列的值高而另
代码相似度计算将基于AST和Smith-Waterman算法AST (抽象语法树)AST即Abstract Syntax Trees，是源代码的抽象语法结构的树状表示，树上的每个节点都表示源代码中的一种结构。一般的，在源代码的翻译和编译过程中，语法分析器创建出分析树，然后从分析树生成AST。生成AST使用Python中的ast库来生成源代码的AST最简单的例子:import ast
root_no
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2023-07-29 23:14:51
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8. 汉明距
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2023-08-20 14:43:22
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Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。算法实现原理图解：a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abeb.将字符串想象成下面的结构。
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2023-09-01 11:49:37
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欧式距离使用差值的平和再求根即可以计算欧式距离，为了保证相似度的值在0-1范围内，可以使用如下公式：相似度 = 1/(1 + 距离),当距离为0时相似度为1，距离很远时相似度为0。# 基于欧式距离的相似度计算
def ecludSim(inA,inB):
return 1.0/(1.0 + np.linalg.norm(inA - inB))
dataA = np.array([[2, 0, 0,
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2023-07-07 16:02:51
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今天的产品涉及到一个相似度匹配算法，上网查了这类算法很多。跟研发讨论，研发推荐使用余弦值相似度算法。余弦值相似度算法是个什么算法？余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。 余弦值越接近1，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"，余弦值越接近0，也就是两个向量越不相似，也就是这两个字符串越不相似。 是不是更加云里雾里了
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2023-09-23 17:07:30
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# 使用LDA和Python计算文档主题相似度的入门指南
## 介绍
在自然语言处理（NLP）中，主题模型是一种常用技术，LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种流行的主题模型。本文将指导你如何使用Python实现LDA并计算文档主题的相似度。我们将通过明确的步骤和示例代码来展示整个流程。
## 流程概述
下面的表格展示了实现LDA和计算文档主题相似度的主要步
原创
2024-09-08 05:32:27
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# 实现Java相似度的流程
## 1. 概述
在Java中实现相似度计算可以有多种方式，常见的包括计算字符串之间的相似度（如编辑距离、余弦相似度等），以及比较文本之间的相似度（如Jaccard相似度、TF-IDF等）。在本篇文章中，我们将以计算字符串之间的相似度为例，向小白介绍实现Java相似度的具体流程和代码实现。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述
原创
2023-07-24 07:52:59
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知识图谱与语义相似度的关系
如果本文观点有不对的地方，欢迎指正！ author:佟学强 开场白：对于事物的理解，一般分3个层次：①看山是山，看水是水②看山不是山，看水不是水③看山是山，看水是水。对AI和nlp的理解，同样会有这三个层次。比如，刚毕业的硕士或者毕业1~2年的，会热衷于研究GAN，seq2seq，甚至包括nlp刚起步的一些公司。这类群体对
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2023-08-27 21:46:03
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定义 PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是一种常用的数据分析手段，是图像处理中经常用到的降维方法。对于一组不同维度之间可能存在线性相关关系的数据，PCA能够把这组数据通过正交变换变成各个维度之间线性无关的数据，经过PCA处理的数据中的各个样本之间的关系往往更直观，所以它是一种非常常用的数据分析和预处理工具。PCA处理之后的数据各个维度之间是
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2023-09-29 10:01:40
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# 使用Java实现文本相似度计算的方法
在处理文本数据时，计算文本之间的相似度是一个常见的需求。这种能力可以被应用在搜索引擎、推荐系统、内容分析等多个领域。对于刚入行的小白，理解如何实现文本相似度计算的流程和每一步的细节是非常重要的。在本教程中，我将逐步引导你了解如何通过Java编程计算文本相似度。
## 流程概览
首先，让我们概述实现文本相似度计算的基本流程。以下是我们需要的步骤：
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一、fuzzywuzzy 介绍：JavaWuzzy是Java版的FuzzyWuzzy，用于计算字符串之间的匹配度。 FuzzySearch.ratio(String s1, String s2) 全匹配，对顺序敏感 FuzzySearch.partialRatio(String s1, String s2) 搜索匹配(部分匹配)，对顺序敏感 FuzzySearch.tokenSortRatio(S
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2023-10-31 22:55:29
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经典算法1---相似度--模糊查询，查抄袭，语言识别
1.百度百科介绍： Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。 编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。2.用途 模糊查询3.
方差公式：Var = E[(X-μ)²] = E[X²-2Xμ+μ²] = E(X²)-2μ²+μ² = E(X²)-μ² (*)最后推出方差就是平方的均值减去 均值的平方皮尔逊相关系数①协方差就是看两个变量是否正负相关，也就是数值上变化是否同或反向；②相关系数直接衡量的就是线性相关关系，取值就在+-1之间，体现的含义是X和Y多大程度在一条斜率存在且不为0的直线上；距离向量余弦距离，也称为余弦相似
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2023-12-21 06:48:05
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